地域経済分析システム（ RESAS ） の分析手法例 平成２８年３月 関東経済産業局 はじめに 目的 • この分析手法は、RESASや様々な統計データを使って、地域の特徴（強み・弱み）を把握し、課 題の発見や気づきを得ることを目的としています。 • この分析から得られた情報を基に、ヒアリングを行い、政策の検討につなげてください。 対象 • この分析手法例は、主として自治体職員の利用を念頭に作成しています。そのため、一部、国及び 自治体職員のみが利用可能な限定メニュー（全産業花火図、産業別花火図、企業別花火図）を使用して います。 使用するデータについて • RESAS（限定メニュー含む）。RESASで表示できる分析項目はスライドの右上に「Ｒ」と表示。 • その他の無料で使用できる統計調査（工業統計、商業統計、経済センサス、国勢調査等） 分析の流れ RESAS STEP0 人口の動きをしっかり見る その他統計等 人口マップ 生産年齢人口の増減と流出入要因の分析 STEP1 地域における主要な産業を選ぶ 『大分類』で選択 ⇒ 『中分類』で選択 STEP2 主要産業について他地域と相対比較する 『中分類』毎に特化係数を算出 「付加価値額」等を他地域と比較 産業マップ 自治体比較マップ 地域経済循環マップ 農林水産業マップ 産業マップ 自治体比較マップ ・工業統計 ・商業統計 ・経済センサス（事業 所単位） ・国勢調査（職業別 従事者） 等 ・工業統計 等 STEP3 主要産業における中核企業を抽出する 取引状況等により候補企業の抽出 産業マップ（企業別） 個別企業の取引状況確認 STEP4 人の動きを分析する（商業サービス業のみ） 滞在人口数や流動人口の集積地区、季節・時間推移を確認 ＨＰ 観光マップ まとめ 主要産業・中核企業候補の再整理 地域の特徴（強み・弱み）を把握 2 STEP０ • • 人口の動きを見る 経済活動の基礎となる人口の動きを分析する。 地域が人口成長期にあるのか衰退期にあるのか、 将来的にどのように変化するのかを把握して対 応策を検討する。 3 R STEP０ 人口推移 ポイント • 生産年齢人口を含めて人口構造についての過去の推移及び将来予測を分析する。 • いつから人口の減少が始まるかを知ることによって、人口衰退期を把握する。 人口推移 総人口 年少人口 生産年齢 人口 老年人口 アクセス RESASトップ → 人口マップ → 人口構成 → 人口推移 注意点 • 総人口 ピーク 実績値 （1980～2010年） 2015年以降は、社会保障・人口問題研究所 による推計値 推計値 （2015～2040年） 出典：総務省「国勢調査」、国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口」 4 R STEP０ 人口推移の要因 ポイント • 社会増減に着目し、動向と変化の要因を分析する。 • 転入増の場合は、大規模な宅地開発や企業誘致などの効果を分析、転出増の場合は、地域経済の縮小に よるプッシュ要因なのか、近隣地域の発展によるプル要因なのかを分析する。 自然増減・社会増減の推移 アクセス RESASトップ → 人口マップ → 人口増減 → グラフを表示 （1995～2014年） 自然増 減数 社会増 減数 人口増減 数 増加 減少 出典：総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数に関する調査」 注意点 • 1995～2012年は年度データ。2013～ 2014年は年次データを示す。 • 都道府県単位の場合は、1960年～、市町村 単位の場合は、1995年～表示可能 5 STEP０ 転出入の近隣地域等との関係 R ポイント • • 転出先や転入元などの近隣地域等との関係や転出者の年代・性別を分析する。 例えば、年代別で最も流出が大きい20歳代の流出先地域を把握し、ヒアリング等によりその背景や要因を分 析、必要な生産年齢人口確保のための対応策を検討する。 人口の社会増減from-to分析 （2012～2014年） 2012年 2013年 2014年 滞在人口の都道府 県内/外の実数・全 体に占める割合 滞在人口の都道府 県内/外のランキン グ上位10件 出典：総務省「住民基本台帳人口移動報告」 アクセス RESASトップ → 人口マップ → 人口の社会増 減 → from-to分析（定住人口） 注意点 • 左図は転入超過数内訳を年代順に並べたもの • 転入及び転出のグラフを確認し、社会増減の要 因を把握する • 表示年は2012年以降 • 年齢別（20代）の表示も可能 • 2012年以前の流出入状況は国勢調査による 把握が可能（但し大規模調査年のみ） 6 R STEP０ 年齢別の人口分布の変化 ポイント • 年齢階級別の時系列純移動数を分析し、年齢別の移動数及び時期を把握する。 • 要因の分析も行う。例えば、バブル期の大規模な宅地開発によるファミリー層の転入増など。 • 移動してしまった年代が戻ってきているか確認する 年齢階級別純移動数の時系列分析 （1985～2010年/5年刻み） アクセス RESASトップ → 人口マップ → 人口の社会増 減 → 人口移動（グラフ分析） 注意点 • 縦軸は純移動数、転入ー転出数 出典：総務省「国税調査」、総務省「住民基本台帳人口移動報告」に基づきまち・ひと・しごと創生本 部作成 7 STEP０ 従業地における産業別就業者数（男女15歳以上） ポイント • 地域の雇用を支えている産業と吸収力を把握する。 • 国勢調査データであるため、農林水産業の就業者数も把握できる。経済センサスの従業員数の場 合は法人単位（個人農家は対象外）。 35,000 アクセス 総務省統計局HP → 平成22年国勢調査 → 「従業地・通学地による人口・産業等集計結果」の データからExcelにて図を作成。 日立市 30,960 30,000 25,000 20,000 15,000 11,930 10,000 6,750 5,000 1,230 0 0 7,810 6,490 4,220 410 出典：総務省「国勢調査」 1,680 4,410 810 4,530 3,950 2,990 3,900 380 2,770 1,710 注意点 • 従業地の就業者数は人口10万人以上の市が 対象となるため、人口10万人未満の市町村に ついては、住居地での就業者数を別途参照する 必要がある。 8 ＜応用編＞ STEP０ 通勤通学における人の動き ポイント ポイント • 転出入を視覚的に把握する。 • 人口マップによる定住人口のFrom-to分析に加え、国勢調査から通勤通学による人の動きを把握する。 • 流入によって近隣地域等から人材供給を受けているのか、流出によって近隣地域に対する人材供給源（例： ベットタウン）となっているか分析する。 Ｂ市 3.7万人 A市 市内に常住する 就業者・通学者 17.4万人 Ｃ市 0.4万人 アクセス 総務省統計局HP → 平成22年国勢調 査 → 「従業地・通学地による人口・産業 等集計結果」のデータからExcelにて図を作 成。さらにパワーポイントにて可視化。 （市内6.5万人、市外10.9万人、不詳0.7万人） 3.8万人 Ａ市で従業通学する者 13.1万人 （市内6.5万人、市外4.9万人、不詳1.7万人） D市 0.4万人 0.4万人 注意点 • 就業者は15歳以上が対象。通学者は 15歳未満も対象。 • 男女別、就業者・通学者別に把握する ことが可能。 4.9万人 出典：平成２２年度国勢調査に基づき作成 9 STEP１ • • 地域における主要産業を把握する 全産業花火図を使って、地域における主要 産業を把握する。 さらに、STEP2以降の分析を進め「主要産 業の成長・強化」「中核企業支援」の視点 から、地域経済政策を検討していく。 10 R STEP１ 全産業花火図 ポイント • 「全産業花火図」を使って、売上高、付加価値額、従業者数、取引流入額の各指標における「産業別構成割 合」を確認する。シェアが大きい2～3程度の「大分類」を選び、その大分類の中でさらにシェアが大きい「中分 類」を選ぶ。 全産業花火図 従業者数の例 図表 産業中分類別 従業者数（事業所単位、2012年） アクセス RESASトップ → 産業マップ → 全産業花火図 左図は従業者数の表示例 注意点 • • シェアの大きい中分類を選ぶ （主要産業） 出典：総務省・経済産業省「平成24年経済センサス－活動調査」 データ（売上高、従業者数等）によって主要な産業が 異なることから、事業所数、従業者数、売上高、付加 価値額及び取引流入額のグラフを総合的に勘案して 選ぶ必要がある。 RESASで示される経済センサスのデータには、「企業単 位」と「事業所単位」の２種類があるため注意が必要。 指標 表示単位 出典 事業所数 事業所単位 RESAS（経済センサス） 従業者数 事業所単位 RESAS（経済センサス） 売上高 企業単位 RESAS（経済センサス） 付加価値額 企業単位 RESAS（経済センサス） 11 R STEP１ 地域経済循環マップ 生産分析 ポイント • • 「地域経済循環マップ 生産分析」を使って、全産業に占める農林水産業の構成割合を把握する。 「全産業花火図（経済センサス）」は法人単位のデータであるため、個人の経営体も含むデータである地域経 済循環マップを活用して農林水産業の生産額を把握する。 図表 産業中分類別 従業者数（事業所単位、2012年） アクセス RESASトップ → 地域経済循環マップ → 生産分析 → 表示内容 「生産額」 ・ 表示 産業「（任意の産業中分類）」 → グラフを表示 注意点 • • • • 事業所単位データである。 産業分類が22に分かれており、経済センサスや工業統 計などの産業分類と異なることに注意。 表示産業の指定で任意の産業中分類（「すべての中 分類」以外）を選択。 地域における生産額（売り上げ）を把握することができ る。 特に農林水産業に着目 出典：環境省「地域産業連関表」、「地域経済計算」 （株式会社価値総合研究所（日本政策投資銀行グループ）受託作成） 12 R STEP１ 地域経済循環マップ 生産分析 ポイント • • 「地域経済循環マップ 生産分析」を使って、外から稼いでいる産業を把握する。 移輸出入収支額とは、域外へ販売している額（輸出額）と域外から購入している金額（輸入額）との差で ある。 アクセス RESASトップ → 地域経済循環マップ → 生産分析 → 表示内容 「移輸出入収支 額」 ・ 表示産業「（任意の産業中分類）」 → グラフを表示 注意点 • • • 事業所単位データである。 産業分類が22に分かれており、経済センサスや工業統 計などの産業分類と異なることに注意。 表示産業の指定で任意の産業中分類（「すべての中 分類」以外）を選択。 稼いでいる産業に着目 出典：環境省「地域産業連関表」、「地域経済計算」 （株式会社価値総合研究所（日本政策投資銀行グループ）受託作成） 13 R STEP１ 農林水産業マップ ポイント • 農業部門別販売金額及び林業総収入を把握し、全産業花火図（売上高）に当てはめてみることで、全産 業におけるシェアの大きさを確認する。 アクセス RESASトップ → 農林水産業マップ 花火図 RESASトップ → 農林水産業マップ 総収入 → グラフを表示 農業部門別販 売金額総額 （2010年） 全産業花火図 に当てはめて 全産業における シェアを確認 → 農業 → 林業 注意点 • • 林業総収入 （総額） • • 出典： 農林水産省「農林業センサス」再編加工 農林業センサスには個人の経営体も含む。 林業総収入における林業作業請負別収入とは、受託 料金収入。諸経費、人件費を差し引く前の金額。 農業部門別販売金額総額は2005年と2010年の比 較表示も可能。 農業部門の出荷先別販売金額の表示も可能 14 STEP２ 主要産業について他地域と相対比較する • 特化係数を使って、地域における主要産 業を把握する。 • 主要産業の特化係数を分析することで、 全国や都県の水準値と比べた相対的な産 業集積度を把握する 15 R STEP2 全産業花火図の横棒グラフ ポイント • 「全産業花火図」を使って、売上高、付加価値額、従業者数、取引流入額における主要産業の特化係数 （全国平均との比較係数）を確認する。主要産業（大分類）の中から、産業構成（中分類別）に占める シェアが高く、かつ各指標の特化係数が1以上の優位性の高い産業（中分類）を選ぶ。 全産業花火図の横棒グラフ 従業者数の例 図表●-● 産業大分類別 従業者数構成比（事業所単位、2012年） Ａ市 A市では製造業の特化 係数が高い（主要産業） Ｂ県 注意点 • 全国 図表●-● Ａ市 アクセス RESASトップ → 産業マップ → 全産業花火図 → 横棒グラフで割合を見る 左図は従業者数の表示例 製造業中分類別 従業者数構成比（事業所単位、2012年） はん用機械 器具製造業 輸送用機械 器具製造業 • データ（売上高、従業者数等）によって主要な産業が 異なることから、事業所数、従業者数、売上高、付加 価値額及び取引流入額のグラフを総合的に勘案して選 ぶ必要がある。 RESASで示される経済センサスのデータには、「企業単 位」と「事業所単位」の２種類があるため注意が必要。 Ｂ県 全国 さらに製造業の中から特化係数の高い 中分類を選ぶ（主要産業） 出典：総務省「平成21年経済センサス－基礎調査」、総務省・経済産業省「平成24年経済センサス －活動調査」 16 STEP2 特化係数の算出表 ポイント • 全産業花火図の横棒グラフを基に特化係数を算出し、各指標（売上高、付加価値額、従業者 数、取引流入額）の特化係数が1以上の優位性の高い産業（中分類）を選ぶ。 特化係数の算出表 製造業・従業者数の例 （A) （B) A/B A市の従業 全国の従業 特化係数 者比率 者比率 業種 製造業 電気機械器具製造業 28.3 5.9 4.80 はん用機械器製造業 17.8 3.7 4.81 輸送用機械器具製造業 14.9 12.0 1.24 非鉄金属製造業 10.6 1.7 6.24 化学工業 3.6 4.6 0.78 金属製品製造業 3.5 7.6 0.46 生産用機械器具製造業 電子部品・デバイス電子回路 製造業 情報通信機械器具製造業 3.5 7.0 0.50 3.3 5.9 0.56 2.9 3.0 1.00 鉄鋼業 2.2 2.6 0.85 アクセス RESASトップ → 産業マップ → 全産業花火図 → 横棒グラフで割合を見る → 算出表を作成 左図は従業者数特化係数の算出例 注意点 • 事業所数、従業者数、売上高、付加価値額及び取引 流入額について、特化係数を算出する。 17 STEP2 類似都市との特化係数の比較表 ポイント ・類似都市や近隣都市と特化係数の分布を比較することで、集積度合いの高い産業を把握する。 ・さらに産業構造の特徴を把握する。 特化係数の算出表 製造業・従業者数の例 特化係数 2012 6～ A 市 D 市 非鉄金属製造業（6.24） はん用機械器具製造業（4.81） 3～5.9 電気機械器具製造業（4.80） 2.0～2.9 1.5～1.9 生産用機械器具製造業（2.53） 電子部品・デバイス電子回路製造業 （1.86） 金属製品製造業（1.65） 鉄鋼業（1.51） アクセス RESASトップ → 産業マップ → 全産業花火図 → 横棒グラフを見る → 算出表を作成 → 比較表を作成 左図は従業者数の特化係数比較表例 注意点 • 事業所数、従業者数、売上高、付加価値額及び取引 流入額について、特化係数を比較する。 輸送用機械器具製造業（1.24） はん用機械器製造業（1.15） 1.0～1.4 情報通信機械器具製造業（1.00） 18 STEP2 主要産業の特徴 ポイント • STEP1の売上高や従業員数などの数値（絶対値）とSTEP2の特化係数（比率）による分析 結果を2次グラフで表示することで、産業構造の特徴を把握する。 従業員数と特化係数の二次グラフ 製造業・従業者数の例 従業者数（事業所単位） 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 従業者数 （2009） 特化係数 7 6 5 アクセス STEP１ 全産業花火図 → STEP2 特 化係数算出表を2次グラフに加工 左図は従業者数と特化係数の2次グラフ例 4 3 2 注意点 1 • 0 従業者数 （2012） 特化係数 （2009） 事業所数、従業者数、売上高、付加価値額 及び取引流入額について、各指標の2次グラフ を作成して「強み」「弱み」を分析する。 特化係数 （2012） 19 STEP３ • 主要産業における中核企業を抽出する。 主要産業における「中核企業候補」から、RESASによ る定量分析とヒアリング等による定性分析によって 「中核企業」を抽出する。 20 R STEP3 中核企業の抽出 ポイント • 「産業マップ（企業別花火図）の中核企業候補抽出機能」を使って、主要産業における中核企業候補を抽 出する。中核企業候補から、まず売上高、従業員数の大きな企業に着目する。次に、全取引における地域外 取引の比率の大きさを見る「コネクター度」、地域内仕入の比率の大きさを見る「ハブ度」、「雇用貢献度」、「利 益貢献度」による順位付け機能を使って、中核企業を選ぶ。 中核企業候補 レーダーチャート アクセス RESASトップ → 産業マップ → 企業別花火図 → 地域中核企業候補リストを表示 売上高順位 各指標の順位付けをレーダーチャートにして可視化。 1 利益貢献度（100） 順位 11 従業員数順位 21 雇用貢献度（100） 順位 ハブ度（100）順位 31 コネクターハブ度 (50/50)順位 コネクター度 F社 （100）順位 G社 H社 注意点 • 現状は企業規模が小さくても、将来性のある企 業も存在することから、成長性を重視する場合 は雇用貢献度や売上高の伸び率に着目する。 • コネクターハブ度は、ボリュームではなく割合での 比較であり、絶対数が小さくても上位にランク付 けされることがある点に留意する。 • 雇用貢献度は過去5年間の従業員数の伸び率 となっているので、従業員数（絶対数）と組み 合わせて分析を行う。 • 候補企業は本社所在地（企業単位）にて抽 出される。 21 STEP4（商業サービス業の追加分析） 観光マップのメッシュ分析機能を活用して、「人の動き」 を分析してみる。 • • 滞在人口及び流動人口を分析し「人の動き」を把握するこ とで、商業サービス業の「事業環境の現状把握」及び「今後 の施策立案の基礎」となる分析を行う。 商業サービス業の活性化では「滞在人口」「定住人口」の 増加が、事業環境整備の面では重要。 22 STEP4 メッシュ分析（流動人口） R ポイント • 「人口マップ」による人口移動状況のほか、「観光マップのメッシュ分析」を活用して500mメッシュ（政令指定都 市は250mメッシュ）単位で、月別・時間単位別の流動人口の集積度合いをヒートマップで把握する。 年別、月別、時間帯別 に表示可能 ① ② ③ 集積度合いの高い地域における マグネット施設を確認 ③ アクセス RESASトップ → 観光マップ → メッシュ分析 （流動人口）→メッシュを読み込む 注意点 • スマートフォンアプリ利用者の位置情報を把握し、 国勢調査をもとに推計している。 • 旅行者、住人、買い物客等の属性情報は搭載 されていない。 • メッシュ分析は、道路上の移動者（自動車や歩 行者等）もカウントする。 ② ① 出典：株式会社Agoop「流動人口データ」、中小企業庁「地域資源情報」 23 R STEP4 流動人口の推移 ポイント • 人口集積度合いの高い地点（メッシュ）を指定し、月別・時間単位別の流動人口をグラフで把握する。 • ピークや落ち込んでいる月・時間帯の要因を分析し対策を検討する。 2014年 （休日） 月別推移 アクセス RESASトップ → 観光マップ → メッシュ分析（流 動人口）→ 任意の範囲を選択 → グラフを表示 注意点 • 任意の範囲を指定し、複数地点で比較する場合 は、選択範囲が同じ数のメッシュにかかるようにす ると良い。（同じ数でないと、グラフの縦軸が変わ り、精緻な比較とならなくなるため。） 2014年 （休日） 時間別推移 出典：株式会社Agoop「流動人口データ」 追加データ • さらに民間企業の持つビッグデータ、例えば携帯電 話やカーナビの位置情報を活用することで、調査 地点にいつ（時間単位）、どんな人がいるか （属性）、さらにどこからどこに移動にしているのが、 正確に分析することができる。 24 R STEP4 目的地分析 ポイント • 指定地域における経路検索ランキングを表示し、人が集まるマグネット施設を確認する。 • さらにメッシュ分析（ヒートマップ）や流動人口推移グラフにて、マグネット施設周辺における人の動きを把握 してみる。 アクセス RESASトップ → 観光マップ → 目的地分析→ 目的地検索ランキングを表示 交通手段 自動車 注意点 • 月間2700万人が利用するナビゲーションサービス によって経路検索された結果。 • 年間検索回数が自動車50回、公共交通機関 30回以下の場合は表示されない。 • 年間検索回数が全国1000位以下、都道府県 内別50位以下又は市町村別10位以下の場合 は表示されない。 交通手段 公共交通 出典：株式会社ナビタイムジャパン「経路検索条件データ」 25 STEP4 滞在人口From-to分析 R ポイント • 滞在人口のFrom-to分析によって、平日・休日別にどの地域から来る人が多く滞在しているかを把 握する。 アクセス RESASトップ → 観光マップ → From-to分析 （滞在人口）→ グラフを表示 注意点 • 平日・休日別に表示可能 • スマートフォンアプリ利用者の位置情報を把握し、 国勢調査をもとに推計している。 • 午前4時時点で滞在している自治体を出発地と して、2時間以上地域にとどまることを滞在とする。 出典：株式会社Agoop「流動人口データ」 26 まとめ • 「地域の特徴（強み・弱み）」を把握することで、地域の課題を抽出し、政策を考える。 • この分析を通して、地域の産業構造を把握し、主要産業及び中核企業の整理を行うことで、地域 経済の「特徴（強み・弱み）」を把握する。その上で、地域の課題を把握して、仮説を立て、中核 企業等の課題解決のための政策を検討する。なお、RESAS等のデータによる課題整理に加えて、 様々なデータによる補足的な定量分析や中核企業等へのヒアリング調査などの定性分析もあわせ て行う。 【問い合わせ先】 経済産業省関東経済産業局 企画課 〒330-9715 埼玉県さいたま市中央区新都心1-1 TEL:048-600-0232 FAX:048-601-1284 http://www.kanto.meti.go.jp
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